AI Coding ما را یک گام به یکی از آرزوهای دیرینه دنیای فناوری نزدیک‌تر کرده است. نویسندگان داستان‌های علمی‌تخیلی سال‌ها رویای روزی را در سر داشتند که رایانه‌ها بتوانند تنها با چند کلمه از کاربر، چیزی را از هیچ خلق کنند. توانایی تولید محصولات واقعی، مفید و قابل‌استفاده با استفاده از زبان طبیعی، نویدبخش آن است که فناوری را حتی از آنچه اکنون هست در دسترس‌تر کند — حتی برای کاربرانی که تجربه فنی بسیار کمی دارند یا اصلاً ندارند.
با این حال، این قابلیت جدید و قدرتمند در کنار مزایای خود، چالش‌هایی نیز دارد. ابزارهای AI Coding مانند Cursor یا Claude Desktop بسیار قدرتمند هستند، اما بی‌نقص نیستند. کاربرانی که تجربه فنی محدودی دارند ممکن است متوجه نشوند که کد تولید شده از کیفیت مطلوبی برخوردار نیست.
عوامل AI Coding می‌توانند تقریباً برای هر کاری استفاده شوند، از جمله طراحی API. این بدان معناست که وقتی روش کار را یاد بگیرید، می‌توانید در یک محیط AI Coding از صفر یک API بسازید. برای کمک به شروع کار شما، در این مقاله مجموعه‌ای از بهترین روش‌ها برای AI Coding در طراحی API گردآوری کرده‌ایم.
AI Coding برای طراحی API
ابزارهای AI Coding می‌توانند از همان مراحل اولیه در فرآیند طراحی API ادغام شوند. در گذشته، مراحل ابتدایی طراحی API معمولاً شامل همکاری بین مدیران محصول، متخصصان بازاریابی و مهندسان نرم‌افزار بود. اما دستیاران AI Coding این فرایند را ساده کرده‌اند و به شما این امکان را می‌دهند که در همان لحظه‌ای که ایده‌ای جدید دارید، یک API عملی ایجاد کنید.
برای ملموس‌تر شدن این اصول، ابتدا نشان می‌دهیم چگونه می‌توان با استفاده از AI Coding یک API واقعی ساخت.
طراحی API با استفاده از AI Coding: مطالعه موردی
ایجاد یک API با AI Coding تقریباً ساده‌ترین نوع برنامه‌نویسی ممکن است. تنها کافی است عبارت “Create a working API” را در یک دستیار AI Coding تایپ کنید و سیستم می‌تواند نقاط پایانی (Endpoints)، ساختارهای نمونه JSON Schemas و حتی تعریف‌های OpenAPI را مستقیماً از همان درخواست تولید کند.
اگرچه ممکن است بتوان تنها با یک درخواست ساده یک API عملی ایجاد کرد، اما به احتمال زیاد API تولیدشده نیاز به اصلاحاتی دارد تا به‌طور کامل کار کند. دانستن چند نکته در مورد AI Coding و طراحی API به شما کمک می‌کند بیشترین بهره را از پلتفرم خود ببرید.
برای نشان دادن برخی از این روش‌های بهینه، بیایید با استفاده از Cursor — یکی از محبوب‌ترین دستیاران AI Coding — یک API واقعی بسازیم. در این مثال، یک API ساده برای ارائه نقل‌قول‌ها (Quotes) بر اساس یک مجموعه‌داده JSON از نقل‌قول‌های نویسندگان معروف از Kaggle ایجاد خواهیم کرد.
ابتدا مجموعه‌داده را دانلود کرده و آن را در یک پوشه توسعه (Development Folder) از حالت فشرده خارج کنید. ما پوشه خود را “Quotes” نامیده‌ایم، اما شما می‌توانید هر نامی که مایلید انتخاب کنید.
پس از آنکه فایل از حالت فشرده خارج شد، محیط AI Coding خود را باز کنید. ما از Cursor استفاده می‌کنیم، اما می‌توانید از هر پلتفرم دلخواه استفاده نمایید. پس از باز شدن محیط، از پلتفرم بخواهید یک API ساده بسازد که یک نقل‌قول از فایل quotes.json به یک Endpoint ارسال کند. دستور زیر را وارد کنید:
فراموش نکنید مسیر فایل quotes.json را از دایرکتوری توسعه خود جایگزین کنید. پس از ارسال، پلتفرم AI Coding احتمالاً از شما سوالی درباره نوع داده‌هایی که باید بازگردانده شوند خواهد پرسید. بعد از اینکه مشخص کردید چه داده‌ای می‌خواهید دریافت شود، سرور توسعه شما باید در آدرس http://localhost:3000/ با استفاده از ts-node اجرا شود.
این موضوع یک چالش احتمالی در پلتفرم‌های AI Coding را نشان می‌دهد: آن‌ها درخواست شما را به شکلی که برایشان آشناتر است پیاده‌سازی می‌کنند. اگر بخواهید API را با یک فریم‌ورک متفاوت ایجاد کنید، باید آن را به‌طور دقیق مشخص نمایید. در مثال ما، می‌خواهیم از Flask استفاده کنیم. درخواست زیر را برای AI ارسال کنید:
کد تولیدشده را کپی کرده و در فایلی با نام server.py ذخیره کنید. سپس فایل را با دستور زیر اجرا نمایید:
پس از اجرای سرور، باید بتوانید داده‌های خام را در Endpoint زیر مشاهده کنید:
http://127.0.0.1:5000/quotes
این مثال نشان می‌دهد که حجم زیاد داده‌های خام، چندان مفید نیست. در این مرحله باید از پلتفرم AI Coding بخواهید API را بهبود دهد.
کد تولیدشده را در فایل موجود خود کپی کرده و ذخیره کنید تا سرور مجدداً راه‌اندازی شود. ممکن است در ابتدا با خطاهایی مواجه شوید و نیاز باشد با کمک دستیار AI کد را عیب‌یابی کنید. پس از اجرای موفق، API شما باید شامل مسیرهای /authors، /categories و /tags باشد.
اکنون که دیدید چگونه می‌توان یک API واقعی با AI Coding ساخت، در ادامه به چند نکته و روش بهینه برای استفاده مؤثر از این ابزارها اشاره می‌کنیم.
بهترین روش‌ها برای AI Coding در طراحی API
۱. درباره طراحی API کمی بیاموزید
اگرچه می‌توان تنها با یک جمله ساده یک API ایجاد کرد، اما نتیجه ممکن است در ابتدا چندان کاربردی نباشد. در مثال ما، Cursor در ابتدا API مربوط به Quotes را با استفاده از Express.js ایجاد کرد. دانستن اصول طراحی API به شما کمک می‌کند فریم‌ورک‌ها یا کتابخانه‌های مناسب را انتخاب کنید.
داشتن درک عمیق‌تر از نحوه عملکرد APIها به شما این امکان را می‌دهد که درخواست‌های دقیق‌تری از AI داشته باشید، مانند:
“Could you create an abstraction layer for this API, please?”
یا
“Could you add an authorization flow to this API?”
درک نحوه کار APIها همچنین به شما کمک می‌کند تا APIهای سفارشی‌تری بسازید. برای مثال، دانستن جریان‌های احراز هویت (Authorization Flows) به شما امکان می‌دهد از AI بخواهید یک Authorization Flow با استفاده از JWT (JSON Web Tokens) ایجاد کند. همچنین، آشنایی با پیام‌های خطای HTTP به شما کمک می‌کند تا درخواست خطای مناسب برای هر Endpoint را مطرح کنید. درک امنیت و مدیریت هویت در API به شما کمک می‌کند داده‌های خود را به‌درستی سازمان‌دهی کرده و از خطراتی مانند Broken Object Level Authorization جلوگیری نمایید.
۲. با API خود تعامل داشته باشید
پس از ایجاد API، باید از آن استفاده کنید تا بفهمید واقعاً چقدر مفید است. در مثال بالا دیدیم که بازگرداندن حجم زیادی از داده‌های خام چندان کاربردی نیست. کار با API می‌تواند ایده‌هایی برای بهبود آن به شما بدهد.
به‌عنوان مثال، تعامل با Endpoint پایه /quotes ممکن است باعث شود متوجه شوید بازگرداندن حدود ۵۰,۰۰۰ نقل‌قول تصادفی فایده‌ای ندارد. این تجربه ممکن است ایده‌هایی مانند افزودن pagination یا شناسه‌ی منحصربه‌فرد برای هر نقل‌قول را به شما بدهد تا API کاربردی‌تر شود.
۳. از مثال‌ها یاد بگیرید
یکی از ویژگی‌های فوق‌العاده AI Coding، توانایی تقلید از محصولات موجود است. همان‌طور که می‌توانید از AI بخواهید یک API جدید بسازد، می‌توانید از آن بخواهید یک API موجود را بازتولید کند.
برای مثال، می‌توانید از AI بخواهید API موجود در یک GitHub Repository خاص را بازسازی کند. تنها کافی است لینک منبع را به همراه درخواست خود بدهید. این روش باعث می‌شود API شما چندین Endpoint مفید داشته باشد و قابلیت‌هایی مانند جست‌وجو و مرتب‌سازی داده‌ها را اضافه کند.
۴. داده‌های خود را بررسی کنید
پس از ایجاد API، می‌توانید داده‌های خود را به هر شکلی که می‌خواهید تحلیل کنید. مشاهده‌ی روابط بین داده‌ها می‌تواند ارتباطات پنهان را آشکار سازد. پس از داشتن Endpointهای فعال، می‌توانید از AI بخواهید کد را برای ایجاد Visualizations سفارشی تغییر دهد تا ایده‌های بیشتری برای سازمان‌دهی داده‌ها به‌دست آورید.
۵. APIهای خود را بهینه‌سازی کنید
دستیاران AI فقط برای ساخت API جدید نیستند؛ می‌توانند APIهای موجود شما را نیز تحلیل و بهینه کنند. کافی است API خود را در محیط AI Coding باز کرده و از دستیار بخواهید کد را تحلیل کند.
پس از تحلیل، می‌تواند تغییراتی مانند ساده‌سازی توابع، حذف کدهای تکراری و به‌روزرسانی API بر اساس جدیدترین اصول طراحی را انجام دهد. این روش همچنین راه خوبی برای ایده‌گیری از APIهای موجود برای ایجاد APIهای جدید است.
جمع‌بندی: AI Coding در طراحی API
AI Coding در حال بازتعریف همیشگی نحوه‌ی تفکر ما درباره‌ی فناوری و کسب‌وکار است. در بهترین حالت، پلتفرم‌های AI Coding می‌توانند رؤیای دیرینه‌ی «خلق چیزی از هیچ» را محقق کنند.
اما هیچ ابزاری بدون دانستن روش درست استفاده از آن مفید نخواهد بود. در حالی که می‌توانید تنها با یک درخواست ساده به زبان طبیعی یک API عملی بسازید، یادگیری اصول طراحی API همچنان ضروری است تا اطمینان حاصل شود که API شما همان‌طور که انتظار دارید عمل می‌کند.
همچنین، بررسی محصولات موجود در حوزه کاری‌تان می‌تواند به بهینه‌سازی بیشتر API شما کمک کند. زمانی که این عادات و فرایندها را درونی کردید، سیستمی قدرتمند و عملی برای طراحی، تست و بهبود API خود خواهید داشت — سیستمی که می‌تواند بسیار سریع‌تر از نوشتن دستی تمام خطوط کد، به مرحله‌ی آماده‌سازی برای بازار برسد.
